El rebote de la operación de IA de JPMorgan favorece a los chips tras la venta masiva
JPMorgan afirma que la venta masiva global vinculada a la IA ha creado las condiciones para nuevas compras, pese a las crecientes dudas sobre el gasto tecnológico y los retornos de inversión. La tesis de rebote de la operación de IA de JPMorgan se basa en un posicionamiento más saneado, valoraciones más bajas, sólidos resultados y una demanda sostenida de capacidad de semiconductores.
La apuesta no anticipa un regreso al amplio repunte tecnológico del que los inversores disfrutaron anteriormente. En cambio, JPMorgan prevé una recuperación más selectiva, con las empresas de semiconductores mejor posicionadas que los negocios de software. Esta distinción transforma un titular alcista en un argumento más preciso sobre dónde el gasto en IA genera valor medible.
El debate enfrenta ahora a los proveedores de infraestructura con las empresas de software expuestas a una competencia cada vez más intensa y a precios inciertos. Los inversores deben decidir si el reciente descenso corrigió posiciones saturadas o reveló un problema más profundo en la economía de la IA.
El rebote de la operación de IA de JPMorgan comienza con un mercado más saneado
JPMorgan sostiene que la venta masiva eliminó algunos excesos del mercado sin quebrar la tesis fundamental a favor de la infraestructura de IA.
El banco presentó esta evaluación en una nota del 28 de septiembre encabezada por el estratega de renta variable Mislav Matejka. Según un resumen de mercado, los analistas indicaron que el posicionamiento de los inversores había mejorado y que las valoraciones habían caído en la mayoría de los grupos vinculados a la IA.
El posicionamiento describe hasta qué punto los inversores ya poseen una acción, un sector o una estrategia de negociación. Un posicionamiento saturado puede amplificar una caída porque muchos inversores intentan reducir tenencias similares al mismo tiempo.
Por lo tanto, un mercado más saneado no significa que las empresas subyacentes se hayan fortalecido de repente. Significa que menos inversores permanecen atrapados en una operación excesivamente concurrida, lo que reduce una fuente de ventas forzadas.
JPMorgan también espera que el gasto de capital se mantenga sólido pese a las inquietudes sobre una desaceleración. Ese gasto incluye procesadores, memoria, equipos de redes, centros de datos y la infraestructura eléctrica necesaria para operar sistemas de IA.
Los analistas vincularon su visión constructiva con la continuidad de la fortaleza de los beneficios y una evidencia creciente de monetización de la IA. La monetización consiste en convertir la adopción de IA en ingresos, ahorro de costes o retención de clientes que puedan respaldar la inversión asociada.
Estas condiciones conforman el núcleo económico del rebote de la operación de IA de JPMorgan. Unos precios de las acciones más bajos solo mejoran los retornos esperados si los beneficios se mantienen resilientes y los clientes continúan pagando por productos de IA.
La nota también reconoce un límite importante. El equipo de Matejka señaló que las acciones tecnológicas podrían no recuperar su anterior nivel de éxito, aunque las perspectivas fundamentales sigan siendo constructivas.
Esta distinción importa porque un rebote no exige que todos los antiguos ganadores se recuperen. El liderazgo del mercado puede concentrarse en empresas con productos escasos, mayor poder de fijación de precios y pedidos visibles.
La última recomendación llega tras varios períodos de fuerte volatilidad durante 2026. En julio, J.P. Morgan Asset Management indicó que algunas acciones líderes de semiconductores habían caído entre un 20% y un 40% en un mes.
Su evaluación del auge de la IA sostenía que la demanda seguía creciendo de forma compuesta mientras los hyperscalers financieramente sólidos financiaban la expansión de infraestructura. Los hyperscalers son grandes operadores de nube que gestionan plataformas de computación a una escala enorme.
La visión de septiembre amplía ese razonamiento, pero pone mayor énfasis en la estructura del mercado. Las caídas anteriores redujeron las valoraciones y eliminaron posiciones especulativas, mientras que los beneficios ofrecieron una razón para reconsiderar determinadas acciones.
Este enfoque es más prudente que tratar cada descenso como una oportunidad automática de compra. También desplaza la atención desde el entusiasmo por las capacidades de la IA hacia la evidencia de una demanda duradera.
Por tanto, la tesis de JPMorgan es condicional. La corrección creó margen para un renovado interés, pero los beneficios y la comercialización deben seguir respaldando las expectativas subyacentes.
Por qué los semiconductores están en el centro de la recuperación
Los semiconductores siguen siendo la expresión preferida por JPMorgan del tema de la IA, porque las restricciones de oferta y los precios proporcionan a los fabricantes de chips una ventaja económica más clara.
El banco mantuvo una perspectiva alcista sobre los semiconductores en su nota de septiembre. Sus analistas citaron fundamentos saludables, crecimiento de precios hasta 2027 y condiciones de oferta ajustada que se espera persistan hasta 2028.
La computación de IA depende de algo más que los procesadores gráficos. Los sistemas avanzados también requieren memoria de alto ancho de banda, memoria convencional, chips de redes, aceleradores personalizados, capacidad de empaquetado y equipos de fabricación.
Las restricciones en cualquier parte de esa cadena pueden reforzar el poder de fijación de precios de los proveedores. También pueden retrasar los despliegues, haciendo que la disponibilidad de componentes sea casi tan importante como su rendimiento.
Esta estructura de oferta separa a las empresas de semiconductores de muchos proveedores de software. Un número limitado de negocios puede fabricar chips avanzados o suministrar el equipo especializado necesario para producirlos.
El software afronta menos restricciones físicas. Los nuevos modelos de IA pueden reducir los costes de desarrollo y, al mismo tiempo, permitir que empresas consolidadas y startups lancen rápidamente funciones competidoras.
La preferencia de JPMorgan, por tanto, refleja algo más que el reciente comportamiento de los precios. El banco observa una mayor visibilidad en los pedidos de infraestructura necesarios para entrenar y operar sistemas cada vez más exigentes.
La brecha de rendimiento ya ha sido considerable. Reuters informó de que el MSCI World Semiconductors and Semiconductor Equipment Index había subido alrededor de un 48% durante 2026 hasta el 28 de septiembre.
El MSCI World Software and Services Index solo había avanzado un 1,3% en el mismo período. Estas cifras muestran hasta qué punto los inversores habían diferenciado de forma decisiva a los beneficiarios del hardware de las empresas de software.
También explican por qué la operación en semiconductores se volvió vulnerable a una corrección. Las fuertes ganancias atrajeron a inversores de momentum, aumentaron la concentración y elevaron las expectativas de crecimiento futuro.
Un análisis de julio atribuido a JPMorgan describió una parte más drástica de ese ajuste. El KOSPI de Corea había caído un 25% desde un máximo reciente, mientras que el Philadelphia Semiconductor Index había retrocedido un 20%.
Samsung, Micron y otras empresas relacionadas con la memoria habían descendido entre un 20% y un 50% desde sus máximos. Estos movimientos reflejaban preocupaciones sobre el gasto de capital, la demanda de memoria y la sostenibilidad de los precios.
Sin embargo, la venta masiva no creó de inmediato nueva capacidad de semiconductores. Construir una planta de fabricación lleva años, mientras que la producción de empaquetado avanzado y memoria requiere equipos especializados y operadores experimentados.
Ese desfase respalda la perspectiva de JPMorgan sobre los semiconductores. Si la demanda de IA sigue siendo fuerte, la oferta no puede responder tan rápido como una empresa de software puede lanzar otra aplicación.
Los inversores aún deben distinguir entre escasez y ventaja competitiva permanente. Los precios elevados fomentan la expansión de capacidad, la sustitución de productos y diseños de modelos más eficientes.
La eficiencia plantea una complicación particular. Los desarrolladores de IA están mejorando la inferencia, que es el proceso de ejecutar un modelo entrenado para producir una respuesta.
Una inferencia más eficiente puede reducir la computación requerida para cada tarea. Sin embargo, un uso más barato también puede incrementar la demanda total al hacer práctica la IA en más productos y flujos de trabajo.
El efecto neto depende de la adopción. Una reducción de los requisitos computacionales por solicitud perjudicaría a los proveedores si el uso total dejara de crecer, pero no si un acceso más barato generara muchas más solicitudes.
J.P. Morgan Asset Management describió este desafío de demanda en una evaluación de IA de febrero. Indicó que las principales empresas de nube promediaron un crecimiento interanual del 35% en segmentos clave relacionados con IA durante el cuarto trimestre de 2025.
La firma presentó ese crecimiento como evidencia de que la IA estaba generando ingresos. También advirtió que unos retornos de inversión aceptables requieren una adopción sostenida.
Ese equilibrio es crucial. La demanda de semiconductores puede seguir siendo sólida mientras acciones individuales decepcionan porque sus valoraciones ya incorporan años de crecimiento excepcional.
La preferencia de JPMorgan es, por tanto, relativa, no incondicional. Los chips ofrecen señales de demanda y oferta más claras que el software, pero siguen expuestos a recortes de gasto y expectativas infladas.
La verdadera competencia es la escasez de semiconductores frente a la competencia en software
La división central no es entre ganadores y perdedores de la IA, sino entre infraestructura escasa y software cuyas defensas competitivas resultan cada vez más difíciles de medir.
JPMorgan mantiene cautela respecto al software porque el crecimiento de la IA nubla las perspectivas de largo plazo del sector. El banco observa una competencia creciente e incertidumbre sobre qué proveedores conservarán poder de fijación de precios.
Sus analistas no llegaron a recomendar una posición abiertamente bajista contra todo el sector. Señalaron que las valoraciones del software ya habían caído drásticamente, lo que hacía arriesgadas las posiciones cortas indiscriminadas.
En cambio, el banco recomendó reconsiderar una operación relativa que favorezca a los semiconductores sobre el software. Una operación de pares combina una posición preferida con una posición opuesta para aislar la diferencia de rendimiento esperada.
Esta recomendación aclara el principal contraste de esta historia. JPMorgan no apuesta simplemente por una amplia recuperación tecnológica. Apuesta a que la economía del hardware seguirá siendo más atractiva que la del software.
La distinción comienza con la intensidad de capital. Entrenar modelos grandes y atender a millones de usuarios requiere chips, memoria, redes, instalaciones y electricidad.
Estos gastos benefician a los proveedores de infraestructura antes de que una aplicación de IA demuestre tener una demanda duradera. Las empresas de software deben recuperar después sus costes mediante suscripciones, cargos por uso, publicidad o ahorros operativos.
Esto crea una cronología desigual. Los proveedores de semiconductores pueden obtener ingresos durante la expansión de infraestructura, mientras que los proveedores de aplicaciones pueden necesitar más tiempo para demostrar márgenes atractivos.
Las empresas de software también afrontan la canibalización por IA. Un nuevo asistente o flujo de trabajo automatizado puede reducir la demanda de un producto anterior sin generar ingresos equivalentes para su proveedor.
Los proveedores consolidados pueden integrar funciones de IA en contratos existentes, pero esa integración complica la medición. Un mayor uso no significa necesariamente que los clientes estén pagando lo suficiente para cubrir los costes de computación y desarrollo.
La competencia añade otra capa. Los modelos fundacionales ofrecen cada vez más capacidades superpuestas, mientras que los modelos abiertos permiten a las empresas implementar alternativas bajo su propio control.
Los desarrolladores de aplicaciones pueden cambiar de proveedor de modelos, combinar varios modelos o utilizar sistemas más pequeños para tareas rutinarias. Esa flexibilidad puede presionar los márgenes en toda la cadena de software.
El hardware no es inmune a la competencia. Las empresas de nube están desarrollando aceleradores personalizados, los diseñadores de modelos optimizan las cargas de trabajo y los fabricantes continúan mejorando la capacidad de producción.
Sin embargo, cambiar el proveedor de un chip avanzado implica restricciones técnicas, de fabricación y de compatibilidad de software. Estos obstáculos pueden preservar los precios durante más tiempo que una ventaja de funcionalidades en el software.
El contraste ayuda a explicar la subida del 48% del índice de semiconductores frente al avance del 1,3% del software. Los inversores premiaron a las empresas que abastecen los cuellos de botella físicos y cuestionaron a las compañías que afrontan una sustitución de productos incierta.
Esa brecha puede reducirse de varias maneras. Las acciones de semiconductores pueden caer, las ganancias del software pueden mejorar o ambos acontecimientos pueden ocurrir a la vez.
Una recuperación exitosa del software requeriría pruebas más claras de que las funciones de IA generan ingresos incrementales o ahorros de costes duraderos. La experimentación de los clientes por sí sola no resolverá la preocupación.
Las empresas de infraestructura enfrentan una prueba diferente. Deben demostrar que los grandes pedidos reflejan demanda final y no que los clientes estén acumulando exceso de capacidad.
Ambos lados están conectados porque los hyperscalers se sitúan entre ellos. Empresas como Microsoft, Amazon, Alphabet y Meta compran infraestructura al tiempo que venden servicios cloud y aplicaciones de IA.
Un fuerte gasto de capital beneficia de inmediato a los proveedores de chips, pero eleva el umbral financiero para las plataformas cloud. Cuanto más inviertan estas empresas, más ingresos y flujo de caja deberán generar eventualmente sus servicios de IA.
Por eso el repunte de la operación de IA de JPMorgan no restablece la antigua narrativa tecnológica. Los rallies anteriores solían elevar conjuntamente la infraestructura, las plataformas, las aplicaciones y el software especulativo.
El nuevo argumento exige selección. Los negocios con productos escasos y pedidos confirmados reciben preferencia, mientras que las empresas con precios inciertos enfrentan un escrutinio mayor.
Los inversores ya han visto lo rápido que puede cambiar el sentimiento. Un repunte de las acciones de IA en julio llevó al S&P 500 a menos de un 1% de su récord, incluso mientras persistían las preocupaciones sobre el retorno del gasto.
Estos movimientos muestran que las dudas y el optimismo pueden coexistir. Un rally puede reflejar compras de oportunidad sin resolver la cuestión de largo plazo sobre quién captura los beneficios de la IA.
La preferencia relativa de JPMorgan ofrece una respuesta directa por ahora. El banco espera que la escasez de infraestructura brinde más apoyo del que permite la competencia en software.
Lo que el escenario alcista todavía debe demostrar
Un mercado más barato no es automáticamente atractivo cuando siguen siendo inciertas las ganancias necesarias para justificar el gasto en IA.
El caso escéptico comienza con el gasto de capital. Las empresas tecnológicas están comprometiendo recursos sustanciales antes de que la demanda final de muchos servicios de IA sea plenamente visible.
Los balances sólidos hacen posible esa inversión. No garantizan retornos adecuados.
Los centros de datos también requieren energía, refrigeración, redes, terreno y largos plazos de construcción. Las restricciones de oferta pueden proteger a los fabricantes de equipos al tiempo que aumentan los costes para las empresas que financian el despliegue.
La pregunta central es si los ingresos de IA crecen con suficiente rapidez para absorber esos costes. JPMorgan afirma que la evidencia de monetización está aumentando, pero sigue siendo desigual entre industrias y productos.
La demanda cloud ofrece una señal positiva. Las empresas están alquilando más capacidad informática y experimentando con desarrollo asistido por IA, soporte al cliente, investigación y análisis de documentos.
Sin embargo, el gasto experimental difiere de la demanda permanente para producción. Las empresas pueden reducir proyectos que no superen revisiones de seguridad, produzcan resultados poco fiables o cuesten más de lo previsto.
Las métricas de uso también necesitan contexto. Un servicio puede procesar más tokens, usuarios o consultas y, aun así, generar beneficios limitados porque la inferencia sigue siendo cara.
Las reducciones de precios complican aún más el panorama. Los menores costes de los modelos fomentan la adopción, pero pueden reducir los ingresos por tarea e intensificar la competencia entre proveedores.
Esa tensión sitúa el gasto de los hyperscalers en el centro del riesgo. Si las empresas cloud reducen sus planes de expansión, los pedidos de semiconductores podrían debilitarse antes de que los nuevos ingresos por aplicaciones llenen el vacío.
La caída del mercado en julio ilustró cuán sensible es la operación a esta preocupación. Los inversores reaccionaron con fuerza a las dudas sobre una expansión excesiva y el calendario de demanda adicional de chips.
Las ganancias anteriores también crearon comparaciones exigentes. Una empresa de semiconductores puede informar de ingresos crecientes y aun así decepcionar si los inversores esperaban un crecimiento más rápido o previsiones más sólidas.
El contexto del mercado general también importa. Los tipos de interés afectan al valor presente que los inversores asignan a las ganancias futuras, especialmente en empresas valoradas en torno a un crecimiento lejano.
Por tanto, la volatilidad macroeconómica puede eclipsar el avance a nivel de empresa. JPMorgan espera que una menor volatilidad respalde mejores condiciones de negociación, pero esa condición permanece fuera del control de cualquier fabricante de chips.
La estrechez de la oferta conlleva su propio riesgo de reversión. Los márgenes elevados motivan a los fabricantes a añadir capacidad, mientras los clientes buscan proveedores alternativos y diseños más eficientes.
Si llega nueva capacidad mientras se ralentiza el crecimiento de la demanda, los precios pueden debilitarse rápidamente. Los ciclos de semiconductores han pasado repetidamente de la escasez al exceso porque las decisiones de producción se toman mucho antes de que la demanda final quede clara.
La exposición geopolítica añade otra incertidumbre. La producción de chips avanzados, la memoria, el empaquetado y los equipos de fabricación abarcan varias regiones con diferentes políticas comerciales y de seguridad.
Los controles de exportación pueden restringir mercados o modificar diseños de productos. Las disputas comerciales también pueden influir en dónde construyen las empresas sus instalaciones y qué proveedores eligen los clientes.
Estos factores no invalidan la perspectiva de JPMorgan sobre los semiconductores. Muestran por qué la tesis depende de varias piezas móviles y no de una escasez permanente.
La evidencia más sólida combinaría una alta utilización, precios firmes, pedidos crecientes e ingresos de clientes en expansión. Cualquier indicador aislado puede inducir a error cuando se analiza por sí solo.
Los inversores también deben separar la adopción de IA del rendimiento bursátil. Una tecnología puede extenderse rápidamente mientras los accionistas reciben retornos pobres porque la competencia transfiere gran parte del valor a los clientes.
Internet creó un enorme valor económico, pero muchos proveedores de infraestructura y aplicaciones aun así fracasaron. La IA puede seguir una trayectoria igualmente desigual sin reproducir cada detalle histórico.
La nota de JPMorgan reconoce esta selectividad. Su advertencia de que la tecnología quizá no recupere su éxito anterior evita que la tesis se convierta en un simple regreso al entusiasmo especulativo.
El argumento de posicionamiento más limpio también es temporal. Una vez que los inversores reconstruyan grandes posiciones, la concentración puede regresar y hacer al sector vulnerable de nuevo.
Por tanto, el repunte de la operación de IA de JPMorgan debe ganarse el apoyo mediante resultados. Las valoraciones más bajas crean una oportunidad, mientras que las ganancias determinan si esa oportunidad se convierte en una recuperación duradera.
Tres señales decidirán lo que viene después
Las ganancias, el gasto de capital y la brecha de rendimiento entre semiconductores y software determinarán si JPMorgan identificó un reajuste o solo una pausa temporal.
La primera señal es la próxima ronda de ganancias y previsiones de las empresas de semiconductores. Los ingresos por sí solos no aportarán evidencia suficiente porque los inversores ya esperan una demanda sustancial de IA.
Los precios, la visibilidad de los pedidos, los inventarios y la utilización de la producción importarán más. Una fortaleza sostenida de los precios hasta 2027 reforzaría la opinión de JPMorgan de que las condiciones de oferta siguen siendo ajustadas.
Los comentarios de la dirección sobre la capacidad de 2028 también merecerán atención. Una expansión acelerada podría confirmar la demanda, pero también podría aumentar el riesgo de sobreoferta posterior.
Los inversores deben comparar las previsiones entre procesadores, memoria, redes, equipos y empaquetado avanzado. Una debilidad aislada en una categoría tiene un significado distinto al de una desaceleración generalizada de pedidos.
La segunda señal es el gasto de capital de las mayores empresas cloud. Microsoft, Amazon, Alphabet y Meta influyen colectivamente en la demanda a lo largo de gran parte de la cadena de infraestructura de IA.
Un gasto creciente respaldaría a los proveedores de semiconductores, pero los inversores deben examinar por qué aumentó el gasto. La capacidad vinculada a clientes comprometidos es una evidencia más sólida que la construcción basada principalmente en demanda proyectada.
El crecimiento de los ingresos cloud también debe seguir el ritmo de la inversión. Una brecha creciente entre gasto e ingresos relacionados con la IA debilitaría el argumento más amplio de monetización.
Los inversores deben prestar atención a cambios en la depreciación, la utilización y la vida útil esperada de los equipos de IA. Esos detalles contables y operativos afectan al retorno generado por cada dólar destinado a infraestructura.
Una reducción del gasto no pondría fin automáticamente a la expansión de la IA. Sin embargo, cuestionaría las expectativas basadas en una demanda que se acelera de forma continua.
La tercera señal es si el software empieza a cerrar su brecha de rendimiento con los semiconductores. Ese cambio pondría a prueba la operación relativa preferida de JPMorgan más directamente que un rally general del mercado.
Una recuperación creíble del software requiere más que valoraciones inferiores. Los proveedores deben demostrar que las funciones de IA mejoran la retención, aumentan el valor de los contratos o reducen los costes de entrega.
La calidad de los ingresos importa. Los proyectos temporales de consultoría y las pruebas promocionales ofrecen menos respaldo que las suscripciones repetibles o la demanda basada en uso de sistemas de producción.
Una mejora de la economía del software ampliaría la operación de IA y reduciría su dependencia de la infraestructura física. También podría indicar que los clientes están pasando de la experimentación al despliegue comercial.
La persistente debilidad del software respaldaría la cautela de JPMorgan. Indicaría que el gasto en infraestructura todavía captura más valor que las aplicaciones destinadas a justificarlo.
Estas tres señales deben leerse conjuntamente. Unos sólidos resultados de chips sin una monetización cloud en mejora pueden prolongar el rally al tiempo que incrementan el eventual umbral financiero.
Un mayor gasto cloud sin precios firmes de semiconductores podría mostrar que la oferta es más fácil de obtener. Mejores ganancias del software podrían validar la adopción incluso si el crecimiento del hardware se normaliza.
El resultado más constructivo combinaría una demanda duradera de chips, una inversión disciplinada en infraestructura e ingresos medibles de aplicaciones. Esa combinación distribuiría el valor económico a lo largo de la cadena de IA.
El resultado más preocupante combinaría un crecimiento cloud más lento con una capacidad creciente y precios débiles del software. Sugeriría que el gasto se adelantó a la demanda rentable.
Entre esos resultados existe una amplia gama de oportunidades selectivas y decepciones. Ese es exactamente el mercado que describe la nota de JPMorgan.
Los lectores que sigan el repunte de la operación de IA de JPMorgan deberían resistirse a tratar las subidas diarias de precios como confirmación. La prueba más sólida proviene de las ganancias, los compromisos de clientes y los precios a lo largo de la cadena de suministro.
Observe primero los próximos informes de semiconductores y luego compare el gasto de los hyperscalers con los ingresos de IA. Por último, compruebe si las empresas de software pueden convertir la adopción en márgenes duraderos.
Si mejoran las tres señales, el repunte parecerá cada vez más fundamental. Si solo se recuperan los precios de las acciones, el mercado podría simplemente estar reconstruyendo las posiciones concentradas que recientemente liquidó.
